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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">SE</journal-id><journal-title-group><journal-title>Society and Economy</journal-title></journal-title-group><issn>2995-4959</issn><eissn>2995-4975</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/SE.2026070033</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>从信息处理到专业判断——生成式人工智能背景下财务高管能力重构</title><url>https://artdesignp.com/journal/SE/4/7/10.61369/SE.2026070033</url><author>王莉</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2026</year></pub-date><volume>4</volume><issue>7</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2026-07-20</published-time></date></history><abstract>生成式人工智能使财务工作面对的稀缺资源由信息处理能力转向可靠判断。本文结合文献和笔者在并购研究、管理汇报、经营分析中的实践，分析财务高管工作重心的变化。研究发现，人工智能适合资料整理、初步分析和内容生成，但输出仍受数据质量、任务边界和认知偏差影响。复杂财务事项的审核应覆盖问题定义、证据核验、反向论证和责任留痕。财务高管需要由信息处理者转向判断者和纠偏者，并以财务、业务、战略、治理、技术与行为等视角相互校验。人在当前仍承担目标设定和最终责任，但这一地位取决于其能否独立识别内容质量。</abstract><keywords>生成式人工智能,财务高管,专业判断,人机协同,智能财务</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 财政部. 会计信息化发展规划（2021&amp;mdash;2025 年）[Z]. 财会〔2021〕36 号,2021-12-30.[2] NOY S, ZHANG W. Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence[J]. Science, 2023, 381(6654):187-192. DOI:10.1126/science.adh2586.[3] DELL'ACQUA F, MCFOWLAND E, MOLLICK E R, et al. Navigating the jagged technological frontier[J]. Organization Science, 2026, 37(2):403-423. DOI:10.1287/orsc.2025.21838.[4] 金源, 李成智.AI 大模型的财务能力测评与启示[J]. 财会月刊,2024,45(18):44-51.[5] 刘梅玲, 黄虎, 佟成生, 等. 智能财务的基本框架与建设思路研究[J]. 会计研究,2020(3):179-192.[6] 刘勤. 智能财务中的知识管理与人机协同[J]. 财会月刊,2022(24):15-19.[7] 金源, 李成智.ChatGPT 对智能财务体系的影响：场景优化、技术革新与人员转型[J]. 财会月刊,2023,44(15):23-30.[8] 叶钦华, 黄世忠.AI 大模型赋能财务舞弊识别的实践探索[J]. 中国注册会计师,2025(3):36-40+5.[9] AUTIO C, SCHWARTZ R, DUNIETZ J, et al. Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile[R]. NIST AI 600-1, 2024.[10] 董彪. 金融领域智能幻觉产生的原因、危害及治理[J]. 南方金融,2025(6):64-75.[11] 张继勋, 李方晗, 赵艺, 等. 审计中人工智能使用、任务复杂性与投资者感知的审计师责任[J]. 审计研究,2024(5):62-74.[12] 国家互联网信息办公室, 等. 生成式人工智能服务管理暂行办法[Z]. 七部门令第15 号,2023-07-10.[13] Financial Stability Board. The Financial Stability Implications of Artificial Intelligence[R]. 2024-11-14.[14] 国家新一代人工智能治理专业委员会. 新一代人工智能伦理规范[Z].2021-09-25.[15] International Ethics Standards Board for Accountants. Technology-related Revisions to the Code[Z]. New York: IESBA, 2023.[16] 董南雁, 张俊瑞, 郭慧婷. 面向数智时代的会计范式探索与高端人才培养[J]. 会计研究,2023(1):179-189.[17] 龙志能, 鲍镕江, 何贤杰. 人工智能驱动的审计变革研究[J]. 审计研究,2024(5):53-61.[18] Institute of Chartered Accountants of Scotland. Generative AI and professional judgement in accounting[R]. Edinburgh: ICAS, 2026.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
